Tencent_Ads_Algo_2018 开源项目教程

Tencent_Ads_Algo_2018 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Tencent_Ads_Algo_2018

项目介绍

Tencent_Ads_Algo_2018 是一个用于腾讯2018年广告算法竞赛的开源项目。该项目由DiligentPanda团队维护，他们在竞赛中获得了第三名的好成绩。项目主要使用了基于FFM（Field-aware Factorization Machines）的神经网络，并结合了注意力机制。在最终提交中，他们使用了13个这样的网络，这些网络仅在随机种子上有所不同。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的环境满足以下要求：

• Python 3.x
• 必要的Python库（如numpy, pandas, tensorflow等）

克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/DiligentPanda/Tencent_Ads_Algo_2018.git
cd Tencent_Ads_Algo_2018

运行项目

按照项目提供的脚本运行：

# 预处理数据
sh pre-processing.sh

# 运行模型
sh run_models.sh

应用案例和最佳实践

应用案例

该项目主要应用于广告推荐系统中，通过使用FFM和注意力机制的结合，能够有效地提升广告点击率的预测准确性。在腾讯的广告算法竞赛中，该模型在最终的排行榜上获得了第三名的成绩。

最佳实践

• 数据预处理：确保数据预处理步骤正确无误，这对于模型的性能至关重要。
• 模型调优：尝试不同的随机种子和数据子集，以获得更好的模型性能。
• 模型集成：考虑使用更多的模型集成技术，如训练不同的子集数据或不同的特征子集，以进一步提升模型的泛化能力。

典型生态项目

相关项目

• FFM库：该项目依赖于FFM算法，可以参考相关的FFM库进行深入学习。
• 注意力机制：注意力机制在深度学习中应用广泛，可以参考其他使用注意力机制的项目进行学习。

通过以上步骤和建议，您可以更好地理解和使用Tencent_Ads_Algo_2018项目，将其应用于实际的广告推荐系统中。

Tencent_Ads_Algo_2018 This repository maintains codes for tencent advertisement algorithm competition 2018. Our codes ranked the 3rd place in the final round. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Tencent_Ads_Algo_2018